什么是數據治理？數據治理不是很多年前就有的概念么？怎么近兩年卻有越來越多的企業都在提及？數據治理和數據中臺之間是什么關系？數據治理當前已發展到了哪個階段？ETL是什么？不同的企業需要怎樣進行數據治理？國內主流的數據治理工具又有哪些？

什么是數據治理？
數據治理（Data Governance）是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。

數據治理的最終目標是提升數據的價值，是企業實現數字戰略的基礎，它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

數據治理和數據中臺到底是什么關系？
首先大家一起來看下什么是數據中臺？
雖然業內無非常明確的定義，但是以大多數人都認可的一種解釋來看，數據中臺其實是一個概念，是一套可持續的“讓企業的數據用起來”的機制，是一種戰略選擇和組織形式，是依據企業特有的業務模式和組織架構，通過有形的產品和實施方法論支撐，構建的一套持續不斷把數據變成資產并服務于業務的機制。

數據中臺和數據治理從落地上來看都包含了數據倉庫、數據安全、數據質量、ETL等細分的技術領域，但是卻有著較大區別的。

歸納起來看，從價值層面來看，數據中臺的價值在于業務數據化、數據資產化、資產服務化和服務業務化。而數據治理則是實現數據資產化的重要步驟。不同于過去的數據平臺，數據治理不是數據平臺的附件，而是數據中臺建設的一個重要組成部分。數據治理，在消除數據孤島、提高數據質量、保障數據安全等方面，支撐中臺數據的可見、可用、可運營。

說到數據中臺，不得不提的一家企業就是阿里。從15年阿里提出大中臺，小前臺戰略，去年阿里又倡導中臺太厚反而影響到了阿里業務發展和敏捷響應能力，自我否定提出了拆中臺，那么是否真正中臺戰略思想已經過時？答案應該是仁者見仁了。

中臺的核心是共性業務能力的抽象下沉，并統一對外提供。很多企業沒有大張旗鼓地去規劃構建中臺，但是經過多年建設形成了自己的服務共享平臺和服務資產庫，這個服務資產有效的支撐了新的業務應用的開發，那么這個服務共享平臺就是對企業有價值的中臺。

但是中臺的使用范圍卻是有限的，僅僅限于技術演化相對慢且功能通用性高的場景中。而過往中臺的失敗案例也往往集中在把中臺強推到創新業務中的情況。

較多行業人士認為，中臺思想本身沒有錯，關鍵點還是在于業務如何變革，業務和IT如何協同去推動中臺規劃和建設。如果這個沒有想清楚，完全沒有上中臺的必要。

什么是ETL？
ETL，是用來描述將數據從來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）、加載（load）至目的端的過程，是英文Extract-Transform-Load的縮寫。常用在數據倉庫，但其對象并不限于數據倉庫。ETL是將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之后加載到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據， ETL是BI（商業智能）項目重要的一個環節。

簡單來說ETL就相當于一個橋梁，把數據從各類不同的數據庫，統一化格式轉到數據倉庫里面。

但是隨著目前數字經濟的發展，各機構、企業的數據爆炸式增長，ETL的弊端也隨之顯現，如果采用ETL的模式在傳輸過程中進行復雜的清洗，會因為數據體量過大和清晰邏輯的復雜性導致數據傳輸效率降低。

而且，在數據處理過程中，ETL模式在清洗過程中只提取有價值的信息進行存儲，而是否有價值卻是基于當前對數據的認知進行判斷。很多具備潛在價值的數據則會被舍棄，故使用ETL很可能會使得一些有價值的數據被清洗掉無法找回。